Week 8A
Geospatial Data: Street Networks

# The usual imports
import altair as alt
import geopandas as gpd
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# Show all columns in dataframes
pd.options.display.max_columns = 999

# Hide warnings due to issue in shapely package 
# See: https://github.com/shapely/shapely/issues/1345
np.seterr(invalid="ignore")

{'divide': 'warn', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'}

1 Today: Urban street networks and OpenStreetMap (OSM)

• Two tools that make working with OSM data very easy
• What kind of questions can we answer?
  • Street orientations
  • Mapping event points to streets: car crashes
  • Mapping amenities
  • Network-constrained distances: accessibility

2 OSM: what is it?

• Collaborative mapping
• A free editable map of the World
• Sort of like Wikipedia for maps

Great source of data: street networks and a wealth of amenity information

https://www.openstreetmap.org

3 Working with OSM data

• Raw data is very messy
• Two relatively new, amazing Python packages greatly simply the process
• Related, but complementary features
  • OSMnx: downloading and manipulating streets as networks
  • Pandana: networks focused on accessibility of amenities

Related: interactive web maps in Python

4 Part 1: OSMnx

Relatively new package (just a few years old), but quickly becoming the go to package for working with street networks and OpenStreetMap data in Python.

Several key features:

• Downloading political boundaries for cities, states, countries, etc

• Downloading street networks

• Analyzing networks: routing, visualization, statistics

  • GitHub
  • Introductory Blog Post
  • Jupyter Notebook Examples (Binder)
  • Documentation

# !pip install osmnx

import osmnx as ox

4.1 1.1. Getting boundary shapefiles from OSM

Key function: geocode_to_gdf() (docs)

We can get the boundary for anything identified as a “place” by OSM.

Important: Be careful to pass the right place name that OSM needs

philly = ox.geocode_to_gdf("Philadelphia, PA")

philly.head()

	geometry	bbox_west	bbox_south	bbox_east	bbox_north	place_id	osm_type	osm_id	lat	lon	class	type	place_rank	importance	addresstype	name	display_name
0	POLYGON ((-75.28027 39.97496, -75.28023 39.974...	-75.280266	39.867005	-74.955831	40.137959	331386626	relation	188022	39.952724	-75.163526	boundary	administrative	16	0.766493	city	Philadelphia	Philadelphia, Philadelphia County, Pennsylvani...

philly.crs

<Geographic 2D CRS: EPSG:4326>
Name: WGS 84
Axis Info [ellipsoidal]:
- Lat[north]: Geodetic latitude (degree)
- Lon[east]: Geodetic longitude (degree)
Area of Use:
- name: World.
- bounds: (-180.0, -90.0, 180.0, 90.0)
Datum: World Geodetic System 1984 ensemble
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

We can plot it just like any other GeoDataFrame

# Project it to Web Mercator first and plot
ax = philly.to_crs(epsg=3857).plot(facecolor="none", edgecolor="black")
ax.set_axis_off()

4.2 1.2 Projecting with OSMnx

Key function: project_gdf() (docs)

Automatically projects to the Universal Transverse Mercator (UTM) CRS for the UTM zone that the centroid of the polygon lies in

A good, general projection that works for most latitudes except very northern locations.

# ax = ox.project_gdf(philly).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

import geopandas as gpd

# Reproject philly to its best UTM zone
philly_proj = philly.to_crs(philly.estimate_utm_crs())

# Plot
ax = philly_proj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

Some more examples:

# Some examples
place1 = ox.geocode_to_gdf("Manhattan, New York City, New York, USA")
place2 = ox.geocode_to_gdf("Miami-Dade County, Florida")
place3 = ox.geocode_to_gdf("Florida, USA")
place4 = ox.geocode_to_gdf("Spain")

# # Manhattan
# ax = ox.project_gdf(place1).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

# Reproject philly to its best UTM zone
place1_repoj = place1.to_crs(place1.estimate_utm_crs())
ax = place1_repoj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# # Miami-Dade County
# ax = ox.project_gdf(place2).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

# Reproject philly to its best UTM zone
place2_repoj = place2.to_crs(place2.estimate_utm_crs())
ax = place2_repoj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# # Florida
# ax = ox.project_gdf(place3).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

# Reproject philly to its best UTM zone
place3_repoj = place3.to_crs(place3.estimate_utm_crs())
ax = place3_repoj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# # Spain
# ax = ox.project_gdf(place4).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

# Reproject philly to its best UTM zone
place4_repoj = place4.to_crs(place4.estimate_utm_crs())
ax = place4_repoj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

4.3 1.3 Downloading OSM features

Key functions: features_from_*

• features_from_place() (docs)
  • Download features within an OSM place boundary
• features_from_address() (docs)
  • Download features within a certain distance of an address
• features_from_bbox() (docs)
  • Download features within a N, S, E, W bounding box
• features_from_point() (docs)
  • Download features within a certain distance of a specified point
• features_from_polygon() (docs)
  • Download features within a polygon object

About OSM features

Important reference: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features

• OSM uses a tagging system to categorize different map features
• The main feature categories are available on the OSM Wikipedia
  • Examples: ‘amenity’, ‘building’, ‘landuse’, ‘highway’
• There are specific sub-categories for each feature type too:
  • Amenity examples: ‘bar’, ‘college’, ‘library’

In the language of OSM, the “key” is the main feature category (e.g., amenity) and the “value” is the sub-category type (e.g., “bar”)

osmnx mirrors the key/value syntax of OSM. Use a dict to specify the features you want:

# Get all amenities in Philadelphia
amenities = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"amenity": True})

len(amenities)

15722

amenities.head()

		geometry	amenity	brand	brand:wikidata	name	operator	operator:wikidata	operator:wikipedia	short_name	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	air_conditioning	branch	cuisine	official_name	opening_hours	phone	ref	takeaway	website	created_by	source	alt_name	atm	contact:facebook	diet:vegetarian	payment:cash	payment:credit_cards	payment:debit_cards	wheelchair	brand:website	healthcare	internet_access	url	contact:phone	description	email	wikidata	brewery	contact:instagram	diet:vegan	education	ele	gnis:feature_id	religion	check_date	denomination	building	old_name	comment	operator:type	school	wikipedia	service_times	historic:amenity	name:en	social_facility	operator:short	operator:website	emergency	healthcare:speciality	bicycle_parking	capacity	covered	library	ref:isil	addr:country	callsign	studio	craft	microbrewery	outdoor_seating	drive_through	check_date:opening_hours	contact:website	reservation	website:menu	addr:unit	internet_access:fee	shop	training	toilets:wheelchair	contact:linkedin	contact:tiktok	contact:twitter	addr:housename	delivery	indoor_seating	bottle	fountain	collection_times	parking	self_service	dispensing	opening_hours:drive_through	opening_hours:signed	screen	payment:coins	smoking	architect	artist_name	wikimedia_commons	female	fee	check_date:opening_hours:drive_through	contact:myspace	fax	bar	designation	tourism	source:pkey	fixme	access	changing_table	toilets	name:zh	addr:full	mobile	charge	panoramax	fuel:biodiesel	fuel:biogas	fuel:cng	fuel:diesel	fuel:e10	fuel:e85	fuel:electricity	sport	collection_times:signed	ref:signed	drive_in	compressed_air	check_date:collection_times	food	cash_in	indoor	toilets:access	not:brand:wikidata	diet:halal	opening_hours:atm	payment:apple_pay	payment:contactless	toilets:handwashing	toilets:handwashing:soap	check_date:diet:vegan	diet:organic	diet:meat	image:menu	image:menu:0	image:menu:1	image:menu:2	panoramax:0	leisure	drink:club-mate	car_wash	note	bicycle_rental	kiosk	min_age	network	network:wikidata	owner	owner:wikidata	ownership	payment:app	rental	sponsor	sponsor:wikidata	toilets:disposal	opening_hours:bar	opening_hours:kitchen	diet:pescetarian	lgbtq	park_ride	supervised	power_supply	addr:place	flickr	was:shop	contact:email	facebook	instagram	twitter	youtube	source:cuisine	disused:shop	toilets:position	male	maxheight	wheelchair:description	wheelchair:description:en	internet_access:ssid	layer	service:bicycle:chain_tool	service:bicycle:pump	currency:USD	drink:coca-cola	drink:coke	drink:cola	drink:cola_zero	drink:soda	drink:water	vending	network:wikipedia	amenity_1	recycling:computers	recycling:tv_monitor	recycling_type	ferry	public_transport	entrance	toilets:unisex	kitchen_hours	animal	fixme:atp	website:orders	website:reservation	check_date:wheelchair	backrest	street_vendor	service:bicycle:repair	payment:cards	name:es	diet:kosher	social_facility:for	theatre:genre	beds	level	payment:visa	was:name	happy_hours	opening_hours:brunch	opening_hours:dinner	opening_hours:lunch	direction	office	date	display	faces	armrest	seats	material	name:ca	addr:city:ar	name:ar	service:bicycle:tools	colour	brand:type	parcel_locker:type	parcel_mail_in	parcel_pickup	waste	historic	artwork_type	start_date	support	type	payment:american_express	payment:discover_card	payment:mastercard	dog	recycling:beverage_cartons	recycling:cans	recycling:glass_bottles	recycling:paper	recycling:plastic	recycling:plastic_bottles	recycling:plastic_packaging	contact:yelp	portable	seasonal	unisex	internet_access:description	man_made	particle_accelerator	substance	payment:cheque	heritage	clock	inscription	inscription:1	panoramax:1	bus	tram	opening_hours:bottle_shop	barrier	public_bookcase:type	check_date:capacity	payment:cash_app	payment:venmo	seating	currency:XBT	theatre:type	smoothness	surface	opening_hours:Condesa	opening_hours:El_Cafe	opening_hours:El_Techo	shelter_type	currency:BCH	manufacturer	payment:onchain	cash_out	brand:en	brand:zh	location	lit	drinking_water	height	fridge	opening_hours:covid19	diet:healthy	abandoned:amenity	artwork_subject	memorial	subject:wikidata	payment:lightning	payment:lightning_contactless	delivery:partner	internet_access:password	post_box:type	check_date:diet:vegetarian	description:en	check_date:currency:XBT	check_date:smoking	phone:mnemonic	addr:door	was:amenity	urgent_care	community_centre:for	community_centre	animal_shelter	brand:short	disused:amenity	cash	name:etymology	name:etymology:wikidata	image	operator:short_name	automated	social_centre:for	cash_withdrawal	nobrand	recycling:clothes	animal_training	parking_space	bike_ride	bin	polling_station	shop:music:vinyl	books	manufacturer:wikidata	model	model:ref	addr:floor	diet	survey:date	former:shop	cafe	contact:bluesky	website:booking	fuel	nursery	preschool	diet:gluten_free	int_name	old_ref	mimics	fast_food	gender_segregated	heating	live_music	was:addr:housenumber	healthcare:for	tactile_paving	animal_boarding	recycling:waste	authentication:app	bicycle	frequency	hgv	maxstay	motorcar	network:website	payment:app:tesla	ref:supercharge_info	scooter	socket:nacs	socket:nacs:output	diet:mediterranean	landuse	restaurant	seeds	building:levels	capacity:disabled	building:floor	ref:nrhp	building:material	roof:levels	roof:shape	vehicle	natural	water	building:use	lanes	ship:type	wifi	orientation	name:he	source:name	basilica	diocese	website:en	roof:material	access:conditional	rite	heritage:operator	building:architecture	heritage:website	contact:mastodon	architect:wikidata	building:levels:underground	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	building:colour	ref:dove	check_date:compressed_air	nonsquare	name:ja	name:zn	roof:orientation	demolished:building	historic:name	grades	farm_boxes	disused:name	post_office	building:part	monastery:type	theme	bench	loc_name	drink	subdenomination	police	was:cuisine	was:delivery	was:drive_through	was:outdoor_seating	was:takeaway	school:type	old_name1	old_name2	elevation	fuel:octane_95	fuel:gasoline	fuel:octane_87	healthcare:counselling	parking:orientation	area	protection_title	source_ref	country	house	diet:lacto_vegetarian	name:vi	isced:level	pedagogy	school:gender	statue	crossing:markings
element	id
node	109811385	POINT (-75.19487 40.05846)	bench	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	110237774	POINT (-75.15662 39.9504)	parking_entrance	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	274216093	POINT (-75.19125 39.95764)	atm	Citibank	Q857063	Citibank	Citibank	Q857063	en:Citibank	Citi	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	274217596	POINT (-75.19229 39.95301)	cafe	Starbucks	Q37158	Starbucks	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	3401	19104	PA	Walnut Street	yes	Walnut & 34th	coffee_shop	Starbucks Coffee	Mo-Fr 05:30-20:00; Sa,Su 06:00-20:00	+1-215-387-1914	14716	yes	https://www.starbucks.com/store-locator/store/...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	313440966	POINT (-75.16694 39.96394)	car_sharing	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Potlatch 0.10f	local_knowledge	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get all bars in philadelphia
bars = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"amenity": "bar"})

len(bars)

165

bars.head()

		geometry	addr:housenumber	addr:street	amenity	contact:phone	contact:website	description	name	opening_hours	outdoor_seating	check_date	contact:facebook	addr:postcode	phone	website	addr:city	air_conditioning	smoking	toilets:wheelchair	wheelchair	check_date:opening_hours	opening_hours:signed	indoor_seating	contact:instagram	leisure	sport	lgbtq	access	brand	brand:wikidata	wheelchair:description	opening_hours:kitchen	addr:state	branch	cuisine	fixme	name:en	name:es	addr:unit	email	craft	heritage	wikidata	wikipedia	brewery	min_age	opening_hours:bottle_shop	operator	alt_name	height	source	internet_access	website:menu	landuse	microbrewery	restaurant	atm	building	building:levels	food	nonsquare	shop	contact:tiktok	contact:twitter	level	designation
element	id
node	1033935437	POINT (-75.17552 39.95242)	2101	Chestnut Street	bar	+1 215-568-3355	https://mixbarandgrillphilly.com/location/mix-...	The bar is open until whenever the rush ends.	Mix Bar & Grill	Mo-We,Su 11:00-22:00; Th-Sa 11:00-23:00	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1167079387	POINT (-75.14925 39.9417)	401	South Street	bar	+1 215-925-6455	https://www.milkboy.tv/southstreet	NaN	MilkBoy South Street	Mo-Tu,Su 11:00-24:00; We-Sa 11:00-25:00	NaN	2023-04-12	https://www.facebook.com/milkboysouthstreet	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1204761128	POINT (-75.16363 39.92685)	NaN	NaN	bar	NaN	NaN	NaN	Vikings High School Club	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1424271155	POINT (-75.14909 39.94152)	344	South Street	bar	NaN	NaN	NaN	Copabanana	Mo-Su 11:30-02:00	NaN	NaN	NaN	19147	+1 215-923-6180	https://copabanana.com/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1475230378	POINT (-75.14002 39.96627)	1001	North 2nd Street	bar	NaN	NaN	NaN	Gunner's Run	Mo-Su 11:00-02:00	NaN	NaN	NaN	19123	+1 215-923-4600	http://gunnersrun.com/	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get bar, pub, and restaurant features in Philadelphia
food_and_drink = ox.features_from_place(
    "Philadelphia, PA", tags={"amenity": ["pub", "bar", "restaurant"]}
)

len(food_and_drink)

1155

food_and_drink.head()

		geometry	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	alt_name	amenity	atm	contact:facebook	cuisine	diet:vegetarian	name	opening_hours	payment:cash	payment:credit_cards	payment:debit_cards	source	wheelchair	brewery	contact:instagram	diet:vegan	email	phone	website	check_date	craft	microbrewery	outdoor_seating	brand	brand:wikidata	check_date:opening_hours	contact:website	reservation	website:menu	contact:phone	contact:twitter	internet_access	self_service	indoor_seating	opening_hours:signed	description	wikimedia_commons	air_conditioning	smoking	bar	designation	takeaway	addr:housename	toilets:wheelchair	short_name	name:zh	sport	delivery	drive_in	food	not:brand:wikidata	toilets	diet:halal	addr:country	drive_through	branch	official_name	diet:organic	diet:meat	image:menu	image:menu:0	image:menu:1	image:menu:2	panoramax	panoramax:0	leisure	opening_hours:bar	opening_hours:kitchen	operator	diet:pescetarian	lgbtq	source:cuisine	access	wheelchair:description	facebook	ref	amenity_1	capacity	fax	kitchen_hours	wikidata	fixme	website:orders	website:reservation	name:en	street_vendor	addr:unit	name:es	was:name	level	note	happy_hours	opening_hours:brunch	opening_hours:dinner	opening_hours:lunch	payment:apple_pay	payment:cards	payment:contactless	name:ca	internet_access:fee	payment:american_express	payment:discover_card	payment:mastercard	payment:visa	start_date	contact:yelp	internet_access:description	internet_access:ssid	heritage	wikipedia	min_age	opening_hours:bottle_shop	opening_hours:Condesa	opening_hours:El_Cafe	opening_hours:El_Techo	diet:healthy	delivery:partner	toilets:access	height	check_date:smoking	phone:mnemonic	diet:gluten_free	was:addr:housenumber	diet:mediterranean	toilets:unisex	landuse	restaurant	panoramax:1	building	historic	ship:type	source:name	website:en	building:levels	contact:mastodon	image	roof:levels	name:ja	name:zn	nonsquare	shop	theme	building:colour	building:material	roof:shape	contact:tiktok	house
element	id
node	333786044	POINT (-75.15893 39.94086)	Philadelphia	735	19147	PA	South 10th Street	Morning Glory Diner	restaurant	yes	https://www.facebook.com/MorningGloryDiner/	diner	yes	Sam's Morning Glory	Mo-Fr 08:00-14:00; Sa,Su 08:00-15:00	yes	no	no	knowledge;survey	limited	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	343293806	POINT (-75.15946 39.96073)	Philadelphia	501	19123	PA	North 13th Street	NaN	pub	NaN	NaN	american;burger;fish_and_chips;sandwich	yes	Prohibition Taproom	Fr-Sa 12:00-01:00; Su 12:00-00:00; Mo-Th 16:00...	NaN	NaN	NaN	survey	NaN	yes	prohibition_taproom	yes	info@theprohibitiontaproom.com	215-238-1818	http://theprohibitiontaproom.com/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	566683522	POINT (-75.15755 39.96205)	Philadelphia	1139	19123	NaN	Spring Garden Street	NaN	restaurant	NaN	NaN	pizza	NaN	Spring Garden Pizza & Restaurant	Mo-Fr 08:00-20:00; Sa 08:00-17:00; Su off	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215-765-7665	https://www.springgardenpizza.com	2023-10-11	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	596230881	POINT (-75.18682 40.05492)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	restaurant	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	596245658	POINT (-75.19035 40.0592)	Philadelphia	7136	19119	PA	Germantown Avenue	NaN	restaurant	NaN	NaN	NaN	NaN	Earth Bread & Brewery	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	brewery	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get bus stop features
bus_stops = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"highway": "bus_stop"})

len(bus_stops)

334

bus_stops.head()

		geometry	bench	bus	covered	highway	name	network	network:wikidata	operator	public_transport	ref	shelter	network:wikipedia	tactile_paving	wheelchair	route_ref	local_ref	bin	lit	designation	source	check_date:shelter	departures_board	internet_access	addr:street	route_ref_1	operator:wikidata	description	note	brand	brand:wikidata	railway	tram	trolleybus	network:short	not:network:wikidata	advertising	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	ref:signed	fixme	sign	panoramax
element	id
node	361011456	POINT (-75.16166 39.95223)	yes	yes	yes	bus_stop	13th St & Market St	SEPTA	Q2037863	SEPTA	platform	10264	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	750281693	POINT (-75.07732 40.01797)	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	768271130	POINT (-75.20726 40.01487)	NaN	yes	NaN	bus_stop	Wissahickon Transportation Center	SEPTA	Q2037863	SEPTA	platform	NaN	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1015342921	POINT (-75.18187 39.9664)	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1015342926	POINT (-75.18024 39.9667)	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get commercial and retail landuse features
landuse = ox.features_from_place(
    "Philadelphia, PA", tags={"landuse": ["commercial", "retail"]}
)

len(landuse)

349

Let’s plot the land use features:

from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax = landuse.plot(ax=ax)
ax.set_axis_off()

4.4 1.4 Downloading street networks

Key functions: graph_from_*

• graph_from_place() (docs)
  • Download street network within an OSM place boundary
• graph_from_address() (docs)
  • Download street network within a certain distance of an address
• graph_from_bbox() (docs)
  • Download street network within a N, S, E, W bounding box
• graph_from_point() (docs)
  • Download street network within a certain distance of a specified point
• graph_from_polygon() (docs)
  • Download street network within a polygon object

4.4.1 Street network around an address

Get streets within 500 meters of the center of Center City

G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", dist=500)

Project and plot it:

G_projected = ox.project_graph(G)
ox.plot_graph(G_projected)

Remove the nodes:

ox.plot_graph(G_projected, node_size=0);

Let’s zoom out to 2,000 meters. This will take a little longer.

G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", dist=2000)
G_projected = ox.project_graph(G)

ox.plot_graph(G_projected, node_size=0);

4.4.2 Getting different network types

• drive - get drivable public streets (but not service roads)
• drive_service - get drivable streets, including service roads
• walk - get all streets and paths that pedestrians can use (this network type ignores one-way directionality)
• bike - get all streets and paths that cyclists can use
• all - download all non-private OSM streets and paths
• all_private - download all OSM streets and paths, including private-access ones (default)

# the "drive" network
G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", network_type="drive", dist=2000)
ox.plot_graph(G)

# the "walk" network
G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", network_type="walk", dist=2000)
ox.plot_graph(ox.project_graph(G))

4.4.3 Street network within a place boundary

Use graph_from_place() to get the streets within a specific OSM place.

Caution

A couple of things to watch out for: 1. The place query has to be resolved by OSM. 2. If the place is a big city, you might be downloading a lot of data!

Let’s check out the street network for Berkeley, CA:

berkeley = ox.graph_from_place("Berkeley, California, USA")

ox.plot_graph(ox.project_graph(berkeley), node_size=0)

4.4.4 Streets within a specific polygon

Example: Let’s download all streets within Center City. We will use the “Central” planning district as a proxy for this area. The city’s planning districts are available on Open Data Philly.

planning_districts = gpd.read_file(
    "https://opendata.arcgis.com/datasets/0960ea0f38f44146bb562f2b212075aa_0.geojson"
)

len(planning_districts)

18

planning_districts.head()

	objectid	dist_name	abbrev	Shape__Area	Shape__Length	geometry
0	1	River Wards	RW	3.338947e+07	26635.524113	POLYGON ((-75.09798 40.00496, -75.09687 40.005...
1	2	North Delaware	NDEL	4.285306e+07	35525.335312	POLYGON ((-74.98159 40.05363, -74.98139 40.053...
2	3	Lower Far Northeast	LFNE	4.875252e+07	36958.071333	POLYGON ((-74.96443 40.11728, -74.96434 40.117...
3	4	Central	CTR	2.822133e+07	28401.823065	POLYGON ((-75.14791 39.96733, -75.14715 39.967...
4	5	University Southwest	USW	2.051763e+07	25957.938149	POLYGON ((-75.18742 39.96338, -75.18644 39.963...

Trim to the central district:

central_district = planning_districts.query("dist_name == 'Central'")

And plot it:

## old version previous OSMnx 2.0
# ax = ox.project_gdf(central_district).plot(fc="lightblue", ec="gray")
# ax.set_axis_off()

# Reproject philly to its best UTM zone
central_district_repoj = central_district.to_crs(central_district.estimate_utm_crs())
ax = central_district_repoj.plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

central_district, central_district_repoj.crs

(   objectid dist_name abbrev   Shape__Area  Shape__Length  \
 3         4   Central    CTR  2.822133e+07   28401.823065   
 
                                             geometry  
 3  POLYGON ((-75.14791 39.96733, -75.14715 39.967...  ,
 <Projected CRS: EPSG:32618>
 Name: WGS 84 / UTM zone 18N
 Axis Info [cartesian]:
 - E[east]: Easting (metre)
 - N[north]: Northing (metre)
 Area of Use:
 - name: Between 78°W and 72°W, northern hemisphere between equator and 84°N, onshore and offshore. Bahamas. Canada - Nunavut; Ontario; Quebec. Colombia. Cuba. Ecuador. Greenland. Haiti. Jamaica. Panama. Turks and Caicos Islands. United States (USA). Venezuela.
 - bounds: (-78.0, 0.0, -72.0, 84.0)
 Coordinate Operation:
 - name: UTM zone 18N
 - method: Transverse Mercator
 Datum: World Geodetic System 1984 ensemble
 - Ellipsoid: WGS 84
 - Prime Meridian: Greenwich)

Squeeze it so we can get the geometry polygon:

center_city_outline = central_district.squeeze().geometry

center_city_outline, type(center_city_outline)

(<POLYGON ((-75.148 39.967, -75.147 39.967, -75.147 39.969, -75.147 39.97, -7...>,
 shapely.geometry.polygon.Polygon)

Now, let’s use ox.graph_from_polygon() to extract streets within this polygon.

# Get the graph
G_cc = ox.graph_from_polygon(center_city_outline, network_type="drive")

# Viola!
ox.plot_graph(ox.project_graph(G_cc), node_size=0);

4.5 1.5 Converting from a graph to a GeoDataFrame

Key function: ox.graph_to_gdfs() (docs)

You can get a GeoDataFrame for both the nodes (points) and edges (lines)

type(G_cc)

networkx.classes.multidigraph.MultiDiGraph

# only get the edges
cc_edges = ox.graph_to_gdfs(G_cc, edges=True, nodes=False)

# we have lots of data associated with each edge!
cc_edges.head()

			osmid	highway	lanes	name	oneway	reversed	length	geometry	maxspeed	ref	bridge	tunnel	width	service	access	junction
u	v	key
109727439	109911666	0	132508434	residential	1	Bainbridge Street	True	False	44.347013	LINESTRING (-75.17104 39.94345, -75.1706 39.94...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727448	109727439	0	12109011	residential	NaN	South Colorado Street	True	False	109.496448	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.1712 39.94...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	110034229	0	12159387	residential	NaN	Fitzwater Street	True	False	91.354184	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17129 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727507	110024052	0	193364514	residential	NaN	Carpenter Street	True	False	53.208442	LINESTRING (-75.17196 39.93974, -75.17134 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109728761	110274344	0	672312336	residential	NaN	Brown Street	True	False	58.270358	LINESTRING (-75.17317 39.96951, -75.1725 39.96...	25 mph	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# plot it like any old GeoDataFrame
ax = cc_edges.to_crs(epsg=3857).plot(color="gray")

# add the neighborhood boundaries
boundary = gpd.GeoSeries([center_city_outline], crs="EPSG:4326")
boundary.to_crs(epsg=3857).plot(
    ax=ax, facecolor="none", edgecolor="red", linewidth=3, zorder=2
)

ax.set_axis_off()

Don’t forget: We can use the .explore() function to get an interactive web map via Folium:

cc_edges.explore(tiles='cartodb positron')

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

4.6 1.6 What can we do with the graph?

• Network-based statistics
• Routing
• Street orientations
• Visualizing crashes

And much more: see the OSMnx repository of Jupyter notebook examples

4.6.1 Street orientations

A great blog post on street orientations across different US and global cities.

One of my favorite examples of data viz, using matplotlib for radial histograms of street orientations…

The code for these histograms is available in the osmnx examples repository.

4.6.2 Network statistics

We can use the ox.basic_stats() to get some basic network statistics

ox.basic_stats(G_cc)

{'n': 2097,
 'm': 4027,
 'k_avg': 3.8407248450166906,
 'edge_length_total': 357852.7307807873,
 'edge_length_avg': 88.86335504861864,
 'streets_per_node_avg': 3.407248450166905,
 'streets_per_node_counts': {0: 0,
  1: 61,
  2: 12,
  3: 1058,
  4: 949,
  5: 13,
  6: 3,
  7: 1},
 'streets_per_node_proportions': {0: 0.0,
  1: 0.029089175011921792,
  2: 0.005722460658082976,
  3: 0.5045302813543157,
  4: 0.452551263710062,
  5: 0.00619933237958989,
  6: 0.001430615164520744,
  7: 0.0004768717215069146},
 'intersection_count': 2036,
 'street_length_total': 311421.4931922978,
 'street_segment_count': 3484,
 'street_length_avg': 89.38619207586045,
 'circuity_avg': 1.0159857056912147,
 'self_loop_proportion': 0.000574052812858783}

4.6.3 Finding the shortest route

Let’s calculate the shortest route between the Art Museum and the Liberty Bell.

We’ll need to download all amenities in Philadelphia of type “tourism”.

• The ox.features_from_place() can download OSM features with a specific tag
• You can consult the OSM pages (the Art Museum and Liberty Bell) for each feature for additional info
• Both features are categorized as “tourism” in the OSM data — use the “tags” keyword to select this category

philly_tourism = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"tourism": True})

len(philly_tourism)

928

philly_tourism.head()

		geometry	ele	gnis:feature_id	name	tourism	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	air_conditioning	brand	brand:wikidata	email	internet_access	operator	phone	website	artwork_type	historic	source	wikidata	information	artist_name	material	check_date	contact:facebook	fee	colour	start_date	wheelchair	wikipedia	addr:country	landmark	name:de	opening_hours	designation	amenity	description	museum	operator:type	alt_name	artwork_subject	artist:wikidata	height	subject:wikidata	name:fr	statue	memorial	subject:wikipedia	year_of_construction	name:ru	contact:email	branch	ref	panoramax	board_type	contact:instagram	toilets:wheelchair	loc_name	inscription	level	natural	attraction	note	wikimedia_commons	location	display	support	end_date	comment	layer	historic:amenity	postal_code	official_name	brand:short	short_name	guest_house	inscription:url	gender	bicycle	hiking	covered	drinking_water	openfire	internet_access:fee	rooms	addr:unit	old_name	image	mimics	source:url	direction	board:title	departures_board	direction_southeast	horse	mtb	map_size	map_type	access	direction_east	direction_north	direction_west	name:signed	direction_southwest	guidepost	direction_northeast	direction_northwest	ref:signed	direction_south	fixme	noname	check_date:opening_hours	opening_hours:signed	bar	swimming_pool	highway	lanes	name:etymology	oneway	service	surface	tiger:cfcc	tiger:name_base	tiger:name_type	tiger:zip_left	tiger:zip_right	building	building:material	ref:nrhp	building:levels	name:hi	roof:shape	building:wikidata	building:wikipedia	heritage	heritage:operator	heritage:website	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	nrhp:nhl	protection_title	source_ref	smoking	building:colour	fax	contact:fax	contact:phone	ship:type	addr:housename	disused:amenity	roof:material	abandoned:amenity	internet_access:ssid	old_name:2015	parking	old_name:1994-2015	fee:conditional	shop	roof:levels	mtb:scale:imba	name:zh	artist:website	bridge	foot	lit	trail_visibility	width	bridge:structure	man_made	barrier	leisure	disused:website	contact:website	boundary	operator:short	operator:wikidata	ownership	protected	building:part	name:en	area	subject	tower:construction	tower:type	area:highway	step_count	type	roof:colour	place
element	id
node	357371322	POINT (-75.1958 39.9697)	17	2347097	Bird Lake Picnic Area	picnic_site	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360500844	POINT (-75.19582 39.95352)	NaN	NaN	Hilton Inn at Penn	hotel	Philadelphia	3600	19104	PA	Sansom Street	yes	Hilton	Q598884	PHLID_Hotel@hilton.com	wlan	Hilton	+1-215-222-0200	https://www.hilton.com/en/hotels/phlidhh-the-i...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360515304	POINT (-75.1486 39.94771)	NaN	NaN	Robert Morris	artwork	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	statue	memorial	survey	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360542779	POINT (-75.18932 39.9554)	NaN	NaN	Mario the Magnificent	artwork	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	statue	NaN	NaN	Q98563440	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360777728	POINT (-75.19021 39.9523)	NaN	NaN	Pennsylvania Historical Marker: ENIAC, first a...	information	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	board	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# How to find the name of the POI: search for keywords
philly_tourism.loc[philly_tourism['name'].str.contains("Art", na=False)]

		geometry	ele	gnis:feature_id	name	tourism	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	air_conditioning	brand	brand:wikidata	email	internet_access	operator	phone	website	artwork_type	historic	source	wikidata	information	artist_name	material	check_date	contact:facebook	fee	colour	start_date	wheelchair	wikipedia	addr:country	landmark	name:de	opening_hours	designation	amenity	description	museum	operator:type	alt_name	artwork_subject	artist:wikidata	height	subject:wikidata	name:fr	statue	memorial	subject:wikipedia	year_of_construction	name:ru	contact:email	branch	ref	panoramax	board_type	contact:instagram	toilets:wheelchair	loc_name	inscription	level	natural	attraction	note	wikimedia_commons	location	display	support	end_date	comment	layer	historic:amenity	postal_code	official_name	brand:short	short_name	guest_house	inscription:url	gender	bicycle	hiking	covered	drinking_water	openfire	internet_access:fee	rooms	addr:unit	old_name	image	mimics	source:url	direction	board:title	departures_board	direction_southeast	horse	mtb	map_size	map_type	access	direction_east	direction_north	direction_west	name:signed	direction_southwest	guidepost	direction_northeast	direction_northwest	ref:signed	direction_south	fixme	noname	check_date:opening_hours	opening_hours:signed	bar	swimming_pool	highway	lanes	name:etymology	oneway	service	surface	tiger:cfcc	tiger:name_base	tiger:name_type	tiger:zip_left	tiger:zip_right	building	building:material	ref:nrhp	building:levels	name:hi	roof:shape	building:wikidata	building:wikipedia	heritage	heritage:operator	heritage:website	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	nrhp:nhl	protection_title	source_ref	smoking	building:colour	fax	contact:fax	contact:phone	ship:type	addr:housename	disused:amenity	roof:material	abandoned:amenity	internet_access:ssid	old_name:2015	parking	old_name:1994-2015	fee:conditional	shop	roof:levels	mtb:scale:imba	name:zh	artist:website	bridge	foot	lit	trail_visibility	width	bridge:structure	man_made	barrier	leisure	disused:website	contact:website	boundary	operator:short	operator:wikidata	ownership	protected	building:part	name:en	area	subject	tower:construction	tower:type	area:highway	step_count	type	roof:colour	place
element	id
node	367974278	POINT (-75.1524 40.03748)	61	2349240	La Salle University Art Museum	museum	Philadelphia	1900	NaN	PA	West Olney Avenue	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://artcollection.lasalle.edu/	NaN	NaN	USGS Geonames	Q16893816	NaN	NaN	NaN	2024-08-25	https://www.facebook.com/LaSalleUniversityArtM...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	4064343335	POINT (-75.22113 40.02427)	NaN	NaN	Soft Illusions Fine Art Gallery	gallery	Philadelphia	4226	19127	PA	Main Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-840-0832	http://www.softillusions.net/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2025-06-01	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	5368454121	POINT (-75.19477 39.95406)	NaN	NaN	Institute of Contemporary Art	museum	Philadelphia	118	19104	PA	South 36th Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215-898-5911	https://icaphila.org	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	ICAPhiladelphia	no	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	We-Su 12:00-18:00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	ICAPhiladelphia	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	5718906477	POINT (-75.13058 39.99573)	NaN	NaN	Art Making Machine Studios	gallery	Philadelphia	3000	19133	PA	Hope Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	6639391809	POINT (-75.16088 39.96383)	NaN	NaN	Philadelphia Museum of Jewish Art	museum	Philadelphia	615	19123	PA	North Broad Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215-627-6747	https://rodephshalom.org/community/philadelphi...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2023-10-11	NaN	no	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	6680708848	POINT (-75.16833 39.94733)	NaN	NaN	Romanian Folk Art Museum	museum	Philadelphia	1606	19103	PA	Spruce Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	http://www.romanianculture.us/	NaN	NaN	NaN	Q113484178	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	12188327106	POINT (-75.14215 39.95191)	NaN	NaN	Arch Enemy Arts	gallery	Philadelphia	109	19106	PA	Arch Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215-717-7774	https://www.archenemyarts.com/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	12193292355	POINT (-75.14336 39.9522)	NaN	NaN	Twelve Gates Arts	gallery	Philadelphia	106	19106	PA	North 2nd Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215 253-8578	https://www.twelvegatesarts.org/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	12222614599	POINT (-75.14334 39.95113)	NaN	NaN	Larry Becker Contemporary Art	gallery	Philadelphia	43	19106	PA	North 2nd Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-925-5389	https://www.artnet.com/galleries/larry-becker-...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	no	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2025-02-22	no	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	12235452452	POINT (-75.14486 39.95339)	NaN	NaN	Museum for Art in Wood	museum	Philadelphia	141	19106	PA	North 3rd Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-923-8000	https://museumforartinwood.org/	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	We-Su 12:00-17:00; Mo-Tu off	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
way	28533972	POLYGON ((-75.18117 39.96468, -75.18141 39.964...	32	NaN	Philadelphia Art Museum	museum	Philadelphia	2600	19130	PA	Benjamin Franklin Parkway	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-763-8100	https://www.philamuseum.org/	NaN	NaN	NaN	Q510324	NaN	NaN	NaN	2025-10-08	NaN	yes	NaN	NaN	yes	en:Philadelphia Museum of Art	NaN	NaN	NaN	Su,Mo,Th,Sa 10:00-17:00; Fr 10:00-20:45	NaN	NaN	NaN	art	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia Museum of Art	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	4	फिलाडेल्फिया कला संग्रहालय	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	333931830	POLYGON ((-75.1641 39.95543, -75.16416 39.9551...	13	1196718	Pennsylvania Academy of the Fine Arts	museum	Philadelphia	118	19102	PA	North Broad Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-972-7600	https://www.pafa.org/	NaN	building	NaN	Q1952033	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	en:Pennsylvania Academy of the Fine Arts	US	NaN	NaN	Tu-Fr 10:00-17:00; Sa-Su 11:00-17:00	NaN	NaN	NaN	art	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	71000731	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	988345364	POLYGON ((-75.21926 40.0832, -75.21931 40.0832...	84	NaN	Woodmere Art Museum	museum	Philadelphia	9201	19118	PA	Germantown Avenue	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://woodmereartmuseum.org/	NaN	NaN	esri/Philadelphia_PA_Buildings_OSM	Q2424929	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	We-Su 10:00-17:00; Sa 10:00-18:00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	20.72	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2023-06-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

art_museum = philly_tourism.query("name == 'Philadelphia Art Museum'").squeeze()

art_museum.geometry

liberty_bell = philly_tourism.query("name == 'Liberty Bell'").squeeze()

liberty_bell.geometry

Now, extract the lat and lng coordinates

For the Art Museum geometry, we can use the .geometry.centroid attribute to calculate the centroid of the building footprint.

liberty_bell_x = liberty_bell.geometry.x
liberty_bell_y = liberty_bell.geometry.y

art_museum_x = art_museum.geometry.centroid.x
art_museum_y = art_museum.geometry.centroid.y

Find the nearest nodes on our OSMnx graph, using the ox.nearest_nodes() function

ox.nearest_nodes?

Signature: ox.nearest_nodes(G, X, Y, return_dist=False)
Docstring:
Find the nearest node to a point or to each of several points.
If `X` and `Y` are single coordinate values, this will return the nearest
node to that point. If `X` and `Y` are lists of coordinate values, this
will return the nearest node to each point.
If the graph is projected, this uses a k-d tree for euclidean nearest
neighbor search, which requires that scipy is installed as an optional
dependency. If it is unprojected, this uses a ball tree for haversine
nearest neighbor search, which requires that scikit-learn is installed as
an optional dependency.
Parameters
----------
G : networkx.MultiDiGraph
    graph in which to find nearest nodes
X : float or list
    points' x (longitude) coordinates, in same CRS/units as graph and
    containing no nulls
Y : float or list
    points' y (latitude) coordinates, in same CRS/units as graph and
    containing no nulls
return_dist : bool
    optionally also return distance between points and nearest nodes
Returns
-------
nn or (nn, dist) : int/list or tuple
    nearest node IDs or optionally a tuple where `dist` contains distances
    between the points and their nearest nodes
File:      ~/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/osmnx/distance.py
Type:      function

art_museum_y

39.9656755285648

# Get the origin node
orig_node = ox.nearest_nodes(G_cc, liberty_bell_x, liberty_bell_y) 

# Get the destination node
dest_node = ox.nearest_nodes(G_cc, art_museum_x, art_museum_y)

Now, we can use ox.shortest_path() function to find the shortest path between these graph nodes.

Note

We need to specify weight=‘length’ to find the shortest path by minimizing distance traveled (otherwise it treats each edge as weight=1).

# get the shortest path --> just a list of node IDs
route1 = ox.shortest_path(G_cc, orig_node, dest_node, weight="length")

route1

[3408446156,
 110217312,
 3425012161,
 109814427,
 5372039288,
 109814445,
 109814449,
 5358069713,
 5372059864,
 2644235371,
 5534891499,
 110540235,
 109750941,
 110402209,
 110402230,
 534960802,
 110391250,
 637791907,
 637791980,
 110329803,
 110329806,
 775897224,
 3414249481,
 110329822,
 110391452,
 110353061,
 11162290432,
 110054089,
 775897147,
 110329848,
 110329851,
 110125895,
 534969088,
 109745905,
 109740423,
 110330569,
 550175399]

Use ox.plot_graph_route() to plot a graph and highlight a specific route

ox.plot_graph_route(G_cc, route1, node_size=0)

How about an interactive version?

osmnx has a helper function ox.utils_graph.route_to_gdf() to convert a route to a GeoDataFrame of edges.

# ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length").explore(
#     tiles="cartodb positron",
#     color="red",
# )

## new OSMnx 2.0 version
import osmnx as ox

# New import location
from osmnx import routing
# Convert route to GeoDataFrame
gdf_route = routing.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length")

# Explore with folium/leafmap
gdf_route.explore(
    tiles="cartodb positron",
    color="red"
)

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

4.6.4 Finding the shortest travel time

The add_edge_speeds function add edge speeds (km per hour) to graph as new speed_kph edge attributes.

The function will add free-flow travel speeds for all edges based on the average maxspeed value of edges, per highway type. This process can definitely be imprecise, but in the case that you happen to have more precise speed data, you can supply your own data instead of relying on OSM data.

# impute speed on all edges missing data
G_cc = ox.add_edge_speeds(G_cc)

# calculate travel time (seconds) for all edges
G_cc = ox.add_edge_travel_times(G_cc)

# Get the graph edges
edges = ox.graph_to_gdfs(G_cc, nodes=False)

edges.head()

			osmid	highway	lanes	name	oneway	reversed	length	geometry	speed_kph	travel_time	maxspeed	ref	bridge	tunnel	width	service	access	junction
u	v	key
109727439	109911666	0	132508434	residential	1	Bainbridge Street	True	False	44.347013	LINESTRING (-75.17104 39.94345, -75.1706 39.94...	38.467115	4.150279	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727448	109727439	0	12109011	residential	NaN	South Colorado Street	True	False	109.496448	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.1712 39.94...	38.467115	10.247382	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	110034229	0	12159387	residential	NaN	Fitzwater Street	True	False	91.354184	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17129 39.9...	38.467115	8.549512	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727507	110024052	0	193364514	residential	NaN	Carpenter Street	True	False	53.208442	LINESTRING (-75.17196 39.93974, -75.17134 39.9...	38.467115	4.979588	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109728761	110274344	0	672312336	residential	NaN	Brown Street	True	False	58.270358	LINESTRING (-75.17317 39.96951, -75.1725 39.96...	40.233500	5.213896	25 mph	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Groupby highway type and get the mean values
edges["highway"] = edges["highway"].astype(str)
edges.groupby("highway")[["length", "speed_kph", "travel_time"]].mean()

	length	speed_kph	travel_time
highway
['motorway_link', 'secondary_link']	224.673048	40.233500	20.103222
['residential', 'unclassified']	258.436611	40.233500	23.124307
['tertiary', 'motorway_link']	151.598640	40.233500	13.564694
living_street	52.876864	45.884028	4.148649
motorway	446.906218	82.720076	19.204545
motorway_link	309.892510	40.233500	27.728461
primary	102.958582	44.388523	8.381328
primary_link	53.891964	40.233500	4.822128
residential	80.963002	38.465687	7.603245
secondary	95.551672	42.295051	8.265380
tertiary	77.123739	41.373732	6.728209
tertiary_link	39.973430	40.233500	3.576730
trunk	54.151559	50.962433	3.925862
trunk_link	179.573840	45.884028	14.089126
unclassified	123.510873	37.934443	11.866320

# calculate two routes by minimizing travel time
route2 = ox.shortest_path(G_cc, orig_node, dest_node, weight="travel_time")

# plot the routes
fig, ax = ox.plot_graph_routes(
    G_cc,
    routes=[route1, route2],
    route_colors=["r", "y"],
    route_linewidth=6,
    node_size=0,
)

Let’s plot both in an interactive map:

# m = ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length").explore(
#     tiles="cartodb dark matter",
#     color="red",
# )

# m = ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length").explore(
#     tiles="cartodb dark matter",
#     color="yellow",
#     m=m
# )


from osmnx import routing  # new location for route_to_gdf

# First route
gdf_route1 = routing.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length")
m = gdf_route1.explore(
    tiles="cartodb dark_matter",
    color="red"
)

# Second route on same map
gdf_route2 = routing.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length")
m = gdf_route2.explore(
    tiles="cartodb dark_matter",
    color="yellow",
    m=m
)

m

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Let’s compare to the two routes:

Distances:

# meters_to_miles = 0.0006213712

# # compare the two routes
# route1_length = (
#     ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length")["length"].sum()
#     * meters_to_miles
# )

# route2_length = (
#     ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length")["length"].sum()
#     * meters_to_miles
# )

import osmnx as ox
from osmnx import routing  # new module for route_to_gdf

meters_to_miles = 0.0006213712

# Compare the two routes
route1_length = (
    routing.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length")["length"].sum()
    * meters_to_miles
)

route2_length = (
    routing.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length")["length"].sum()
    * meters_to_miles
)

print(f"Route 1 length: {route1_length:.2f} miles")
print(f"Route 2 length: {route2_length:.2f} miles")

Route 1 length: 2.19 miles
Route 2 length: 2.46 miles

Travel times:

seconds_to_mins = 1.0 / 60

# route1_time = (
#     ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
#     * seconds_to_mins
# )
# route2_time = (
#     ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
#     * seconds_to_mins
# )

route1_time = (
    routing.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
    * seconds_to_mins
)
route2_time = (
    routing.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
    * seconds_to_mins
)

Summarize:

print(f"Route 1 is {route1_length:.2f} miles and takes {route1_time:.2f} minutes.")
print(f"Route 2 is {route2_length:.2f} miles and takes {route2_time:.2f} minutes.")

Route 1 is 2.19 miles and takes 5.18 minutes.
Route 2 is 2.46 miles and takes 4.57 minutes.

5 Part 2: Pandana

“Pandas Network Analysis - dataframes of network queries, quickly”

A complementary set of OSM-related features: - Downloading OSM-based networks - Extracting amenity data (so-called “Points of Interest”) - Calculating network-constrained distances

• GitHub
• Jupyter Notebook Examples
• Documentation

# !pip install pandana

import pandana as pnda
from pandana.loaders import osm

5.1 Step 1: Get amenity data

Key function: osm.node_query()

• This will extract amenities within a given bounding box.
• Similar to the ox.features_from_bbox() function in OSMnx, but we slightly different syntax.

osm.node_query?

Signature: osm.node_query(lat_min, lng_min, lat_max, lng_max, tags=None)
Docstring:
Search for OSM nodes within a bounding box that match given tags.
Parameters
----------
lat_min, lng_min, lat_max, lng_max : float
tags : str or list of str, optional
    Node tags that will be used to filter the search.
    See http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API/Language_Guide
    for information about OSM Overpass queries
    and http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features
    for a list of tags.
Returns
-------
nodes : pandas.DataFrame
    Will have 'lat' and 'lon' columns, plus other columns for the
    tags associated with the node (these will vary based on the query).
    Index will be the OSM node IDs.
File:      ~/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/pandana/loaders/osm.py
Type:      function

Get the bounding box:

boundary = center_city_outline.bounds
boundary, type(boundary)

((-75.1935824529863, 39.9286257450625, -75.1259307965394, 39.9738724134054),
 tuple)

[lng_min, lat_min, lng_max, lat_max] = boundary

# query OSM
poi_df = osm.node_query(lat_min, lng_min, lat_max, lng_max)

# remove missing data
poi_df = poi_df.dropna(subset=["amenity"])

poi_df.head()

	lat	lon	railway	light_rail	name	network	operator	public_transport	wheelchair	highway	traffic_signals	direction	old_ref	ref	noref	crossing	crossing:markings	crossing:signals	traffic_calming	crossing:island	tactile_paving	stop	noexit	traffic_signals:direction	kerb	crossing:barrier	amenity	barrier	disused:railway	button_operated	crossing:markings:colour	traffic_signals:sound	traffic_signals:vibration	crossing_ref	supervised	railway:signal:direction	ele	gnis:feature_id	place	wikidata	wikipedia	alt_name	name:en	name:zh	brand	brand:wikidata	operator:wikidata	operator:wikipedia	short_name	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	air_conditioning	branch	cuisine	official_name	opening_hours	phone	takeaway	website	shop	ferry	building	atm	contact:facebook	diet:vegetarian	payment:cash	payment:credit_cards	payment:debit_cards	check_date	check_date:opening_hours	brand:website	healthcare	brewery	contact:instagram	diet:vegan	email	description	historic:amenity	note	education	old_name	leisure	sport	man_made	tower:type	operator:short	operator:type	operator:website	emergency	healthcare:speciality	railway:position	train	artwork_type	historic	tourism	information	artist_name	material	office	bench	bus	covered	network:wikidata	shelter	memorial	addr:housename	was:man_made	comment	historic:tourism	disused:leisure	was:name	was:opening_hours	was:sport	addr:country	platforms	station	subway	junction	iata	railway:ref	railway:switch:local_operated	railway:signal:position	bicycle	segregated	addr:unit	internet_access	internet_access:fee	start_date	subject:wikidata	drive_through	tram	contact:website	reservation	website:menu	contact:linkedin	contact:tiktok	contact:twitter	studio	delivery	indoor_seating	colour	parking	collection_times	self_service	check_date:kerb	entrance	screen	outdoor_seating	payment:coins	smoking	architect	disused:amenity	contact:phone	network:wikipedia	wikimedia_commons	female	dispensing	landmark	name:de	capacity	contact:myspace	fax	bar	designation	disused:shop	service:bicycle:pump	service:bicycle:repair	service:bicycle:retail	toilets:wheelchair	route_ref	source:pkey	vacant	fast_food	fuel:propane	power	substation	was:website	access	level	fee	museum	bin	lit	mobile	fuel:biodiesel	fuel:biogas	fuel:cng	fuel:diesel	fuel:e10	fuel:e85	fuel:electricity	collection_times:signed	ref:signed	check_date:collection_times	clothes	addr:full	check_date:diet:vegan	image:menu	image:menu:0	image:menu:1	image:menu:2	panoramax	panoramax:0	beauty	fair_trade	organic	fixme	check_date:diet:vegetarian	opening_hours:signed	bicycle_rental	kiosk	min_age	owner	owner:wikidata	ownership	payment:app	rental	sponsor	sponsor:wikidata	opening_hours:bar	opening_hours:kitchen	phone:mnemonic	disused:brand	disused:brand:wikidata	disused:brand:wikipedia	disused:dispensing	disused:drive_through	disused:healthcare	disused:opening_hours	denomination	religion	diet:pescetarian	lgbtq	fare_zone	toilets	toilets:access	power_supply	building:levels	population	payment:apple_pay	payment:cards	payment:contactless	second_hand	disused:name	farm_boxes	addr:place	social_facility	source:cuisine	demolished:amenity	demolished:opening_hours	demolished:phone	demolished:social_facility	maxheight	artwork_subject	inscription	access:delivery	wheelchair:description	wheelchair:description:en	was:cuisine	internet_access:ssid	elevation	park_ride	layer	artist:wikidata	height	name:es	service:bicycle:chain_tool	natural	name:fr	statue	cycleway:crossing:markings:colour	name:signed	surface	departures_board	subject:wikipedia	was:tourism	check_date:shelter	denotation	check_date:tactile_paving	maxspeed	facebook	was:brand	was:brand:wikidata	check_date:wheelchair	ref:isil	currency:USD	drink:coca-cola	drink:coke	drink:cola	drink:cola_zero	drink:soda	drink:water	vending	foot	locked	motor_vehicle	motorcar	year_of_construction	name:ru	toilets:unisex	kitchen_hours	animal	craft	contact:email	disused:cuisine	website:orders	website:reservation	source:lgbtq	horse	bottle	fountain	lamp_type	theatre:genre	line_attachment	microbrewery	cycleway:left	cycleway:oneway	bicycle_parking	ref:retrofitness	leaf_cycle	leaf_type	capital	loc_name	name:ar	name:azb	name:be	name:bn	name:ca	name:cay	name:chr	name:cs	name:el	name:fa	name:grc	name:he	name:hi	name:it	name:ja	name:kn	name:ko	name:lv	name:moh	name:oc	name:ono	name:pa	name:pl	name:pt	name:sr	name:ta	name:te	name:tr	name:uk	name:ur	name:zh-Hans	name:zh-Hant	population:date	source:name:oc	source:population	changing_table	happy_hours	opening_hours:brunch	opening_hours:dinner	opening_hours:lunch	advertising	payment:american_express	payment:mastercard	payment:visa	backrest	fire_hydrant:position	fire_hydrant:type	club	playground	date	display	faces	bollard	seats	seamark:type	was:alt_name	was:takeaway	country	flag:name	flag:type	amenity_1	female:signed	male:signed	payment:venmo	social_facility:for	end_date	species	payment:notes	camera:direction	camera:mount	camera:type	surveillance	surveillance:type	manhole	drink:beer	recycling_type	brand:type	location	type	library	disused:tourism	authority	marker_date	historic:name	baby	parcel_locker:type	parcel_mail_in	consulate	diplomatic	target	dog	recycling:beverage_cartons	recycling:cans	recycling:glass_bottles	recycling:paper	recycling:plastic	recycling:plastic_bottles	recycling:plastic_packaging	contact:yelp	postal_code	portable	seasonal	toilets:disposal	toilets:handwashing	toilets:position	unisex	particle_accelerator	substance	payment:cheque	payment:discover_card	heritage	flag:wikidata	subject	flag:colour	fixme:atp	communication:mobile_phone	post_office	post_office:brand	post_office:service_provider	post_office:website	demolished:noexit	school	dance:style	dance:teaching	waste	landuse	military_service	generator:method	generator:output:electricity	generator:source	generator:type	check_date:capacity	inscription:url	payment:cash_app	seating	street_vendor	gender	hiking	support	twitter	door	smoothness	contact:flickr	contact:mastodon	indoor	name:etymology:wikidata	rooms	opening_hours:Condesa	opening_hours:El_Cafe	opening_hours:El_Techo	was:amenity	was:official_name	cash_in	service:bicycle:tools	network:short	image	mimics	source:url	water_source	class:bicycle	drinking_water	fridge	male	ramp:wheelchair	attraction	food	generator:output:hot_water	not:network:wikidata	defibrillator:location	brand:wikipedia	bridge:support	opening_hours:url	cash_out	currency:XBT	payment:lightning	payment:lightning_contactless	payment:onchain	fishing	couplings	government	self_checkout	flickr	disused:payment:cash	disused:payment:contactless	disused:payment:credit_cards	disused:payment:debit_cards	disused:phone	disused:ref	delivery:partner	internet_access:password	surveillance:zone	post_box:type	fire_mains	fire_sprinkler	bonnet:colour	lamp_mount	openplaques:id	description:en	military	memorial:website	ref:hmdb	disused:official_name	disused:takeaway	compressed_air	service:bicycle:rental	service:bicycle:sales	service:bicycle:service	addr:door	community_centre:for	community_centre	cycleway	name:etymology	collector	tidal	waterway	design	structure	voltage:primary	cables	switch	location:transition	street_cabinet	noname	role	diet	railway:signal_box	railway_milepost	maxwidth:physical	source:maxwidth:physical	books	residential	internet_access:operator	contact:webcam	monitoring:dissolved_oxygen	monitoring:flow_rate	monitoring:tide_gauge	monitoring:water_conductivity	monitoring:water_level	monitoring:water_nitrate	monitoring:water_nitrite	monitoring:water_pH	monitoring:water_temperature	monitoring:water_turbidity	monitoring:water_velocity	shef:location_id	website:1	ele:accuracy	ele:datum	monitoring:air_pressure	monitoring:precipitation	cafe	contact:bluesky	website:booking	nursery	preschool	monitoring:air_gap	monitoring:air_temperature	website:2	armrest	count	diet:halal	hairdresser	sign	removed:amenity	product	animal_training	gender_segregated	gate:type	animal_boarding	swimming_pool	public_bookcase:type	authentication:app	brand:en	frequency	hgv	maxstay	network:website	payment:app:tesla	ref:supercharge_info	scooter	socket:nacs	socket:nacs:output	diet:mediterranean	restaurant	panoramax:1
id
110237774	39.950401	-75.156620	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	parking_entrance	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
274216093	39.957640	-75.191254	NaN	NaN	Citibank	NaN	Citibank	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	atm	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Citibank	Q857063	Q857063	en:Citibank	Citi	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
274217596	39.953015	-75.192289	NaN	NaN	Starbucks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	14716	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	cafe	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Starbucks	Q37158	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	3401	19104	PA	Walnut Street	yes	Walnut & 34th	coffee_shop	Starbucks Coffee	Mo-Fr 05:30-20:00; Sa,Su 06:00-20:00	+1-215-387-1914	yes	https://www.starbucks.com/store-locator/store/...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
313440966	39.963935	-75.166939	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	car_sharing	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
313440968	39.963978	-75.170407	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	car_sharing	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

len(poi_df)

2918

poi_df[["lat", "lon", "amenity"]].head(10)

	lat	lon	amenity
id
110237774	39.950401	-75.156620	parking_entrance
274216093	39.957640	-75.191254	atm
274217596	39.953015	-75.192289	cafe
313440966	39.963935	-75.166939	car_sharing
313440968	39.963978	-75.170407	car_sharing
326519551	39.944261	-75.132616	ferry_terminal
333786044	39.940858	-75.158928	restaurant
333786095	39.941924	-75.157357	cafe
333786448	39.942642	-75.157958	bank
333786774	39.943102	-75.160030	pharmacy

5.1.1 Explore the amenities in this region

For the full list of amenities, see the OSM Wikipedia

import altair as alt  # Import Altair first

chart = (
    alt.Chart(poi_df)
    .mark_bar()
    .encode(y=alt.Y("amenity", sort="-x"), x="count()", tooltip=["amenity", "count()"])
)

chart

5.2 Step 2: Create a Pandana network

• Key function: pdna_network_from_bbox()
• It takes a bounding box and returns the OSM network within that region.
• Multiple network types: ‘walk’ and ‘drive’

# !pip install osmnet

net = osm.pdna_network_from_bbox(
    lat_min, lng_min, lat_max, lng_max, network_type="walk"
)

Requesting network data within bounding box from Overpass API in 1 request(s)
Posting to http://www.overpass-api.de/api/interpreter with timeout=180, "{'data': '[out:json][timeout:180];(way["highway"]["highway"!~"motor|proposed|construction|abandoned|platform|raceway"]["foot"!~"no"]["pedestrians"!~"no"](39.92862575,-75.19358245,39.97387241,-75.12593080);>;);out;'}"
Downloaded 9,611.8KB from www.overpass-api.de in 1.70 seconds
Downloaded OSM network data within bounding box from Overpass API in 1 request(s) and 1.78 seconds
Returning OSM data with 47,353 nodes and 16,063 ways...
Edge node pairs completed. Took 3.65 seconds
Returning processed graph with 23,280 nodes and 34,607 edges...
Completed OSM data download and Pandana node and edge table creation in 5.75 seconds
Generating contraction hierarchies with 12 threads.
Setting CH node vector of size 23280
Setting CH edge vector of size 34819
Range graph removed 962 edges of 69638
. 10% . 20% . 30% . 40% . 50% . 60% . 70% . 80% . 90% . 100%

5.3 Step 3: Tell the network the location of amenities

Key function: network.set_pois()

• Today, we’ll explore these four amenities: “restaurant”, “bar”, “school”, “car_sharing”
• IMPORTANT: if you want to explore other amenities, you’ll need to run the code below for your amenities of interest

# sensible defaults
max_distance = 2000  # in meters
num_pois = 10  # only need the 10 nearest POI to each point in the network


AMENITIES = ["restaurant", "bar", "school", "car_sharing"]
for amenity in AMENITIES:
    
    # get the subset of amenities for this type
    pois_subset = poi_df[poi_df["amenity"] == amenity]

    # set the POI, using the longitude and latitude of POI
    net.set_pois(
        amenity, max_distance, num_pois, pois_subset["lon"], pois_subset["lat"]
    )

# keyword arguments to pass for the matplotlib figure
bbox_aspect_ratio = (lat_max - lat_min) / (lng_max - lng_min)
fig_kwargs = {"facecolor": "w", "figsize": (10, 10 * bbox_aspect_ratio)}

# keyword arguments to pass for scatter plots
plot_kwargs = {"s": 20, "alpha": 0.9, "cmap": "viridis_r", "edgecolor": "none"}

5.4 Step 4: Plot the walking distance to the nearest POI

For every point on the network, find the nth nearest POI, calculate the distance, and color that point according to the distance.

1. Use network.nearest_poi() to get distances from nodes to nearest POIs
2. Merge coordinates of network nodes with distances to nearest POIs
3. Plot the node coordinates, colored by distance to nth nearest POI

5.4.1 4.1 Use network.nearest_poi() to get distances from nodes to nearest POIs

amenity = "bar"
access = net.nearest_pois(distance=2000, category=amenity, num_pois=num_pois)

access.tail(n=50)

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
id
13182269961	717.754028	797.986023	798.521973	819.250977	879.151978	879.151978	913.083008	930.245972	1043.822021	1074.119019
13182269962	715.526001	795.757996	796.294006	817.023010	876.924011	876.924011	910.854980	928.018005	1041.593994	1071.890991
13182269963	639.046997	719.278992	719.815002	787.351013	834.375977	847.252014	847.252014	851.539001	1009.510010	1011.921997
13185110764	555.495972	556.807007	581.218994	660.169983	759.638000	1224.302979	1570.853027	1570.853027	1670.656006	1673.364990
13185150353	618.801025	667.177002	799.289978	823.702026	877.908997	1310.864990	1310.864990	1545.333008	1659.536987	1748.035034
13188965453	970.898987	973.130981	1021.692993	1021.692993	1025.203003	1025.203003	1025.203003	1027.494995	1027.562988	1040.069946
13189450687	247.828003	247.828003	247.828003	257.351990	257.351990	315.462006	470.367004	614.218994	614.672974	614.672974
13189450688	267.666992	275.649994	275.649994	275.649994	285.174011	285.174011	439.645996	566.877991	566.877991	597.903992
13189450689	238.880997	304.436005	304.436005	304.436005	313.959991	313.959991	440.773010	538.091980	538.091980	593.317017
13189450690	150.197998	399.910004	399.910004	399.910004	409.433990	409.433990	449.408997	449.408997	528.952026	588.758972
13196052611	1389.840942	1462.015991	1483.050049	1569.027954	1614.215942	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000
13196052631	1307.192017	1379.366943	1400.401001	1486.379028	1531.567017	1965.254028	1984.355957	1985.417969	1990.358032	2000.000000
13196052662	1401.397949	1473.572998	1494.607056	1580.584961	1625.772949	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000
13196052663	1397.718018	1469.892944	1490.927002	1576.905029	1622.093018	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000	2000.000000
13201395939	661.543030	773.054016	807.060974	874.156982	874.156982	999.392029	1023.804016	1058.182007	1132.390991	1155.079956
13201395943	568.125000	570.833984	573.552002	724.216003	734.685974	856.598999	999.080994	1025.614014	1036.464966	1058.163940
13201924141	619.643982	620.955017	645.367004	724.317993	823.786011	1288.451050	1451.743042	1558.567993	1558.567993	1561.933960
13204745772	589.252014	673.992004	708.164001	839.421021	1008.210999	1057.765015	1072.703003	1121.442017	1138.942017	1165.942993
13204805124	102.675003	323.924011	367.493988	389.760986	442.420990	525.090027	850.549011	872.304993	1240.192993	1240.192993
13205532745	512.918030	1186.786011	1263.447998	1366.609009	1396.180054	1633.758057	1645.795044	1702.282959	1761.506958	1786.610962
13205532747	531.039978	1168.663940	1271.324951	1374.485962	1404.057007	1627.672974	1641.635010	1710.160034	1769.384033	1794.488037
13205532749	535.077026	1175.527954	1278.188965	1381.349976	1410.921021	1634.536987	1648.499023	1717.024048	1776.248047	1801.352051
13205547936	661.739990	1301.647949	1412.270020	1502.897949	1545.001953	1584.875977	1782.579956	1851.104980	1910.328979	1935.432983
13205547937	651.288025	1294.151001	1401.817993	1495.401001	1534.550049	1577.379028	1772.128052	1840.652954	1899.876953	1924.980957
13205547938	688.554993	1301.067993	1416.339966	1502.317993	1547.505981	1584.296021	1809.395020	1877.920044	1937.144043	1962.248047
13205547942	696.281982	1293.340942	1408.613037	1494.590942	1539.779053	1576.568970	1817.121948	1885.646973	1944.870972	1969.974976
13205547943	700.963989	1288.659058	1403.931030	1489.909058	1535.097046	1571.886963	1821.803955	1890.328979	1949.552979	1974.656982
13226691924	415.208008	465.820007	484.358002	509.915009	528.098022	748.646973	797.541992	838.416016	843.784973	853.669006
13235356796	394.610992	409.925995	482.980011	513.086975	653.294006	653.580017	656.377014	678.398010	875.046997	907.653992
13235356797	395.428009	410.743011	488.182007	513.903992	658.495972	658.781982	661.578979	683.599976	869.844971	912.856018
13235356799	446.596985	461.911987	540.465027	565.072998	710.666992	710.778992	713.817993	735.882996	817.562012	964.741028
13235356800	424.931000	440.246002	538.210022	543.406982	708.523987	726.731018	727.793030	733.627991	807.356018	980.804993
13235382101	444.585999	459.901001	538.453979	563.062012	708.656006	708.768005	711.807007	733.872009	819.572998	962.729980
13235382102	569.057983	583.526978	584.372986	586.677979	657.427002	668.622986	687.533997	693.726990	837.601013	886.364014
13235382103	586.302002	600.260010	601.617004	603.414978	677.843018	686.039978	704.778015	711.143982	854.333984	867.211975
13235382104	502.946014	518.260986	596.814026	621.421997	681.263000	684.414001	766.359009	791.463013	846.065979	935.336975
13235382105	583.898987	599.213989	601.539978	604.690979	675.440002	686.635986	702.375000	711.739990	855.614014	869.614990
13235382106	590.648010	593.802979	596.484009	611.799011	683.739990	684.195984	709.299988	714.960022	844.721985	868.002014
13235382107	577.327026	580.481995	583.148987	598.463989	670.405029	670.861023	695.965027	701.625000	831.401001	881.336975
13235382108	573.914978	577.070007	579.737000	595.052002	666.992981	667.448975	692.552979	698.213013	827.989014	882.570984
13235382109	521.614014	524.768982	529.440002	544.755005	616.695984	617.151978	642.255981	647.916016	775.687988	934.872009
13235382110	520.020996	534.489990	535.335999	537.640991	608.390015	619.585999	638.497009	644.690002	788.564026	935.401001
13235382111	513.637024	528.952026	529.434021	532.231018	602.005981	614.176025	632.112976	639.280029	783.507996	941.784973
13235382112	516.440979	519.237976	523.552979	538.867981	610.809021	611.265015	636.369019	642.028992	770.515015	940.758972
13235382113	473.123993	488.438995	490.675995	493.472992	561.492981	575.418030	591.599976	600.521973	744.750000	981.429993
13235382114	508.350006	523.664978	524.146973	526.943970	596.718994	608.888977	626.825989	633.992981	778.221008	946.856995
13235382116	480.294006	483.091003	483.506012	498.821014	570.762024	571.218018	596.322021	601.981995	734.367981	977.229980
13235382117	480.415009	483.385010	486.182007	495.730011	567.671021	568.127014	593.231018	598.890991	737.458984	974.138977
13235382118	474.484009	477.281006	489.316010	504.631012	575.052002	575.507996	600.612000	607.791992	728.557983	982.716003
13235382121	478.343994	481.140991	485.455994	500.770996	572.711975	573.168030	598.271973	603.932007	732.418030	978.856018

5.4.2 4.2 Merge coordinates of network nodes with distances to nearest POIs

net.nodes_df.head()

	x	y
id
103327043	-75.128666	39.934488
103332711	-75.128062	39.939224
103332730	-75.129329	39.941869
103333406	-75.130240	39.943351
103333412	-75.130346	39.943130

access.head()

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
id
103327043	1752.093018	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332711	988.283020	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332730	670.846008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333406	597.504028	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333412	630.221008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0

import pandas as pd

# Merge the nodes and the distance to POIs
nodes = pd.merge(net.nodes_df, access, left_index=True, right_index=True)

# Make into a geodataframe
nodes = gpd.GeoDataFrame(
    nodes, geometry=gpd.points_from_xy(nodes["x"], nodes["y"]), crs="EPSG:4326"
)

nodes.head()

	x	y	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	geometry
id
103327043	-75.128666	39.934488	1752.093018	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12867 39.93449)
103332711	-75.128062	39.939224	988.283020	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12806 39.93922)
103332730	-75.129329	39.941869	670.846008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12933 39.94187)
103333406	-75.130240	39.943351	597.504028	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.13024 39.94335)
103333412	-75.130346	39.943130	630.221008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.13035 39.94313)

5.4.3 4.3 And now plot it!

Let’s define a function to do this for us, since we’ll repeat this plot multiple times

def plot_walking_distance(net, amenity, distance=1000, n=1):
    """
    Plot the walking distance to the specified amenity
    """
    from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

    # subset of POI
    poi_subset = poi_df[poi_df["amenity"] == amenity]

    # get the distances to nearest num_pois POI
    access = net.nearest_pois(distance=1000, category=amenity, num_pois=num_pois)

    # merge node positions and distances to nearest PO
    nodes = pd.merge(net.nodes_df, access, left_index=True, right_index=True)
    nodes = gpd.GeoDataFrame(
        nodes, geometry=gpd.points_from_xy(nodes["x"], nodes["y"]), crs="EPSG:4326"
    )

    # Create the figure
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

    # plot the distance to the nth nearest amenity
    ax = nodes.plot(ax=ax, cax=cax, column=nodes[n], legend=True, **plot_kwargs)

    # add the amenities as stars
    for i, row in poi_subset.iterrows():
        ax.scatter(row["lon"], row["lat"], color="red", s=100, marker="*")

    # format
    ax.set_facecolor("black")
    ax.figure.set_size_inches(fig_kwargs["figsize"])

    # set extent
    [xmin, ymin, xmax, ymax] = nodes.geometry.total_bounds
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)

    return ax

5.5 Evaluating amenity choice

The difference between maps to the nearest amenity and for example, the 5th nearest amenity tells us about the options consumers have

5.5.1 Example: bars

ax = plot_walking_distance(net, "bar", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest bar", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "bar", n=3)
ax.set_title("Walking distance to the 3rd nearest bar", fontsize=18);

5.5.2 Example: schools

ax = plot_walking_distance(net, "school", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest school", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "school", n=3)
ax.set_title("Walking distance to the 3rd nearest school", fontsize=18);

5.5.3 Example: restaurants

ax = plot_walking_distance(net, "restaurant", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest restaurant", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "restaurant", n=10)
ax.set_title("Walking distance to the 10th nearest restaurant", fontsize=18);

5.5.4 Example: car sharing

ax = plot_walking_distance(net, "car_sharing", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest car sharing", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "car_sharing", n=10)
ax.set_title("Walking distance to the 10th nearest car sharing", fontsize=18);

6 At-home exercise: Explore amenities in the neighborhood of your choice

Many, many more amenities are logged throughout the city. Pick your favorite neighborhood and explore.

See this page for the full list of amenities.

Final project idea: With this kind of analysis, you can look at amenity-based influence in housing, neighborhood selection, etc. or something similar to the Walk Score.